sdk-python v1.12.0 | Strands Agents / Bedrock AgentCore SDK Release Notes

概要

Strands Agents Python SDK v1.12.0 では、ツールローディングのリファクタリングとモジュールサポート、LiteLLM の構造化出力フォールバックメカニズム、MCP における EmbeddedResource 対応、SageMaker モデルの additional_args 修正など、重要な機能強化とバグ修正が含まれています。これらの改善により、ツールの柔軟性とモデルプロバイダーの互換性が大幅に向上しました。

リリース: v1.12.0

新機能

ツールローディングのリファクタリングとモジュールサポート (#989)

この機能でできること:

文字列によるモジュールベースのツール指定が可能になりました。これにより、ツールを直接インポートせずに、パスで指定できるようになります。

使用例:

from strands import Agent

# モジュールパスでツールを指定
agent = Agent(tools=["strands_tools.file_read"])

# 複数のツールを指定
agent = Agent(tools=[
    "strands_tools.file_read",
    "strands_tools.file_write",
    "strands_tools.web_search"
])

# 従来のインポート方式も引き続き動作します
from strands_tools import file_read
agent = Agent(tools=[file_read])

ポイント:

ツールローディングのロジックが大幅に簡素化され、理解しやすくなりました
一部の理解しづらいメソッドは非推奨となり、v2.0 で削除予定です
従来のツール指定方法は引き続き完全にサポートされます

LiteLLM の構造化出力フォールバック (#957)

この機能でできること:

LiteLLM で構造化出力がネイティブにサポートされていないモデルや、プロキシ経由での使用時に、自動的にツールベースのアプローチにフォールバックします。これにより、モデルを変更しても既存のコードが動作し続けます。

使用例:

from strands import Agent
from strands.models.litellm import LiteLLMModel
from pydantic import BaseModel, Field

class WeatherQuery(BaseModel):
    """天気情報のクエリ"""
    location: str = Field(description="都市名")
    unit: str = Field(description="温度単位", default="celsius")

# 構造化出力がネイティブにサポートされていないモデルでも動作
model = LiteLLMModel(
    model_id="custom-model",  # supports_response_schema=False でも OK
    api_base="https://your-proxy.com"
)

agent = Agent(model=model)

# 構造化出力を使用
result = agent.generate(
    "東京の天気を教えて",
    response_format=WeatherQuery
)
# 自動的にツールベースのアプローチにフォールバックします

ポイント:

supports_response_schema が False を返す場合、自動的にツール方式にフォールバック
LiteLLM のプロキシ使用時の問題も解決
コードの変更なしで、異なるモデル間でポータビリティが向上

MCP の EmbeddedResource サポート (#726)

この機能でできること:

MCP サーバーが返す EmbeddedResource コンテンツ（特に GitHub ファイルなど）を正しく処理できるようになりました。これまで “unhandled content type” として無視されていたコンテンツが利用可能になります。

使用例:

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient

# GitHub MCP サーバーに接続
mcp_client = MCPClient(server_params={
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
})

agent = Agent(tools=[mcp_client])

# GitHub ファイルの内容を取得（EmbeddedResource として返される）
response = agent(
    "このファイルの内容を取得してください: "
    "https://github.com/org-name/repo-name/blob/main/README.md"
)
print(response)
# ファイルの内容が正しく表示されます

ポイント:

テキストとして読み取り可能な EmbeddedResource のみ処理します
GitHub MCP サーバーの get_file_contents ツールが正常に動作するようになります
Audio コンテンツなど、他のリソースタイプのサポートは今後の拡張予定です

バグ修正

SageMaker の additional_args 修正 (#983)

SageMakerAIModel に additional_args を dict として渡した際に AttributeError が発生する問題を修正
SageMakerAIPayloadSchema の additional_args がリクエストボディに正しく含まれるように修正
endpoint_config と payload_config の型定義を適切な TypedDict に修正

まとめ

v1.12.0 は、ツールの柔軟性とモデルプロバイダーの互換性を向上させる重要なリリースです。モジュールベースのツールローディング、LiteLLM の自動フォールバック、MCP の EmbeddedResource サポート、SageMaker の修正により、より堅牢で使いやすい SDK になりました。